1. Netzgröße
Die Größe des Netzes spielt eine entscheidende Rolle für die Genauigkeit einer nichtlinearen Analyse. In den meisten Fällen führt ein feineres Netz im Allgemeinen zu einer höheren Genauigkeit, da die Geometrie und das Verhalten des Modells detaillierter erfasst werden können. Allerdings erhöht sich dadurch auch der Rechenaufwand, da die Anzahl der Netzelemente zunimmt.
Daher ist es sinnvoll, ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Rechenzeit zu finden. Dies erfolgt üblicherweise durch eine Netzkonvergenzstudie, die in diesem Wissensdatenbank-Artikel näher erläutert wird:
2. Inkremente
Bei nichtlinearen Analysen kann die Lastaufbringung in mehreren Inkrementen die Qualität der Ergebnisse verbessern. Zusätzlich hilft die Verwendung von Inkrementen in der Regel bei Konvergenzproblemen, da die Anfälligkeit für Instabilitäten verringert wird. Allerdings erhöht sich auch hierbei der Rechenaufwand, da das Programm versucht, die Konvergenzschwelle für jedes Inkrement zu erreichen.
Wenn Sie daher Probleme mit der Ergebnisqualität, der Konvergenz oder Instabilitäten haben, versuchen Sie mehrere Lastinkremente. Für die meisten Fälle sind 3 bis 5 Inkremente ausreichend. In manchen Fällen, z. B. wenn das Lastniveau nahe am kritischen Lastfaktor eines Modells liegt, kann es erforderlich sein, mehr Lastinkremente zu verwenden.
3. Analyseart (Erste-/Zweite-/Dritte Ordnung)
Die Wahl der Analyseart beeinflusst die Art und Weise, wie das Modell auf Nichtlinearitäten reagiert, denn im Gegensatz zur Analyse erster Ordnung / linearen Analyse berücksichtigen die Analyse zweiter Ordnung / P-Δ und die Analyse dritter Ordnung / große Verformungen sekundäre Effekte aufgrund von Verformungen, die das Verhalten von Nichtlinearitäten im Modell beeinflussen können.
Im Allgemeinen verbessert eine höhere Ordnung der Analyse die Qualität und Genauigkeit der Ergebnisse, erhöht jedoch auch den Rechenaufwand und kann Konvergenz-/Instabilitätsprobleme verursachen, die behandelt werden müssen, z. B. durch Anpassung der Eigenschaften von Objekt-Nichtlinearitäten oder durch die Verwendung mehrerer Inkremente.
4. Behandlung von Stäben mit Nichtlinearitäten
Stäbe mit einem nichtlinearen Steifigkeitstyp, wie z. B. Zug-/Druckstäbe, die während einer Berechnung ausfallen können, erfordern möglicherweise während der Berechnung eine spezielle Behandlung, um Instabilitäten zu verhindern.
Weitere Details finden Sie im folgenden Wissensdatenbank-Artikel:
5. Konvergenzkriterien
Konvergenzkriterien definieren die Bedingungen, unter denen der iterative Solver stoppt.
Auch wenn diese Kriterien normalerweise nicht geändert werden müssen, können sie als Mittel zur Beurteilung der Ergebnisqualität verwendet werden. Bitte beachten Sie, dass die Kriterien hauptsächlich zu Testzwecken verwendet werden sollten.
Weitere Informationen zu diesen Einstellungen finden Sie hier im Online-Handbuch:
Fazit
Nichtlineare Analysen reagieren empfindlich auf eine Vielzahl von Einstellungen, die erhebliche Auswirkungen auf die Ergebnisse und die Berechnungsstabilität haben können. Da sie stark vom Modell und den Lastbedingungen abhängen, kann durch Versuch und Irrtum die am besten geeignete Einstellung gefunden werden. Um diesen Prozess zu erleichtern, wird dringend empfohlen, Nichtlinearitäten schrittweise in das Modell zu integrieren. Auf diese Weise lassen sich Probleme, die durch das Hinzufügen von Nichtlinearitäten entstehen, wesentlich einfacher bewältigen.